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投资策略专题：基于周期嵌套景气比较的行业轮动框架。景气比较是主导项。当通过行业比较进行行业配臵时，并没有一个框架 可以同时完整的纵向覆盖业绩、估值和流动性这三个要素，也无法横向 消除各行业之间的异质性。在优先级和主导项上，行业比较的侧重点应 首先聚焦在业绩景气端分析，其他因素更适宜作为景气框架输出后的修 正项。本框架将传统的景气比较进一步更新为基于时间序列的中、短周 期景气双维比较，以期更好消弭行业景气比较时的取舍模糊。

基于中、短周期景气比较的行业轮动框架。将行业的景气按时间跨度分 为两维度，分别基于短周期景气（1 年左右）和中周期景气（1-10 年）的 行业配臵，并侧重对不同时间维度的主要驱动力，即短周期景气主要驱 动力-次年增速 g，中周期景气主要驱动力-复合增速 g 进行连接和比较。 短周期的行业选择，即阶段性的行业配臵是试图主动控制回撤，提升组 合夏普比率的阶段性选择。中周期的行业选择，是配臵层面的主线即底 仓品种，是组合中长期复合回报的主要来源。

短周期次年 g 与中周期复合 g 的连接。在分两维度讨论的情况下，行业 比较会出现同一时间维度内的割裂，无法比较特定时间范围内，短周期 与中周期配臵选择的性价比。我们通过纵向和横向两个维度进行连接， 横向比较思路为存量景气间的跷跷板效应。纵向比较思路为短周期决定 方向，中周期定幅度，本质为估值溢价和业绩溢价背后的贴现因子变化。

次年 g 增速是短周期阶段性行业轮动配臵的核心参考因素。对于业绩不 具有稳态特征，较难刻画复合 g 或者已经跨过高速增长期的行业，市场 无法定价其二阶段以及三阶段的贴现值，此时行业比较的定价基准侧重 点为次年 g。整体来看高业绩增速行业整体仍可贡献正超额收益，次年 g 高增速不是取得正相对收益充分必要条件，但次年 g 高增速靠前的行业 取得正相对收益的概率明显高于低增速行业。同时高增速是一种高胜率 而非躺赢，个别年份胜率在超涨、预期、周期波动等因素干扰下会有所 下降，但复盘来看这种失效往往是短暂的、阶段性的，在扰动因素消化 完后，胜率仍会重新提升。次年 g 预期差更加重要，过去五年，从不同 行业预期增速排名偏移位数来看，每年年初行业预期增速对应的排名随 着时间推移逐渐缩窄，年内行业最大预期差即行业年内业绩增速排名跃 迁情况与当年行业涨幅对比可见具有明显正相关性，年内行业 g 动态排 名与行业指数区间涨跌幅依然存在趋势性的同向关系。

复合 g 增速是中周期行业底仓配臵的核心参考因素。对于业绩具有稳态 特征（稳定性），或高增长性(高成长性)的主导行业，侧重核心点在于 对复合 g 的判断，过度关注短周期内业绩波动（次年 g）反而容易错失 中长期超额收益。中周期视角拉长来看，复合增速越高的行业，呈现出 越高的复合回报特征，我们建立了筛选隐含高复合 g 潜质的配臵型赛道 行业框架“SCRIPS 要素纸条”以期提高选择有效性。